Programowanie 1 460-KS1-1PRO2
Profil studiów: ogólnoakademicki
Forma studiów: stacjonarne
Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy
Dziedzina i dyscyplina nauki: dziedzina nauki ścisłe i przyrodnicze, dyscyplina informatyka
Rok studiów / semestr: I / 2
Wymagania wstępne (tzw. sekwencyjny system zajęć i egzaminów): brak
Laboratorium: 30
Metody dydaktyczne: metody poszukujące tj. problemowa, sytuacyjna, giełda pomysłów, laboratorium
Punkty ECTS: 2
Udział w laboratorium – 30h
Przygotowanie teoretyczne do zajęć – 10h
Przygotowanie do kolokwium lub realizacja zadania projektowego w domu – 5h
Czas trwania kolokwium - 2h
Zapoznanie z literaturą - 10h
Wskaźniki ilościowe:
- nakład pracy studenta związany z zajęciami wymagającymi bezpośredniego udziału nauczyciela: 30 lub 32h, 1 ECTS
- nakład pracy studenta, który nie wymaga bezpośredniego udziału nauczyciela: 25h, 1 ECTS
Rodzaj przedmiotu
Założenia (opisowo)
Koordynatorzy przedmiotu
Efekty kształcenia
Zna podstawowe struktury język programowania Python - KP6_WG4.
Potrafi posługiwać się konstrukcjami w języku Python do pozyskania informacji oraz wspomagania procesów poznawczych - KP6_UW7.
Rozumie potrzebę podnoszenia kwalifikacji zawodowych oraz kompetencji osobistych w zakresie języka Python - KP6_KR1.
Rozumie potrzebę współdziałania w grupie w celu rozwiązania problemu badawczego - KP6_KR2.
Kryteria oceniania
Ogólna forma zaliczenia: zaliczenie.
Ocena końcowa wystawiana zgodnie ze skalą ocen wskazaną w par. 23 ust. 6 Regulaminu studiów Uniwersytetu w Białymstoku.
Literatura
1. Michael Dawson, Python dla każdego: podstawy programowania, Helion, 2014
2. Charles R. Severance,, Python dla wszystkich. Odkrywanie danych w Python 3, tłumaczenie Andrzej Wójtowicz 2022 wyd.3, dostępny online: https://py4e.pl/translations/PL/py4e-pl-a4-latest.pdf
3. Fabio Nelli, Python data analytics: data analysis and science using Pandas, Matplotlib and the Python programming language, Apress, 2015
4. John Hunt, A Beginners Guide to Python 3 Programming, Springer 2019
5. Kevin Wilson, The Absolute Beginner's Guide to Python Programming A Step-by-Step Guide with Examples and Lab Exercises. Apress 2022
Literatura uzupełniająca:
1. Alberto Boschetti, Luca Massaron, Python: podstawy nauki o danych, Gliwice, Wydawnictwo Helion, 2017
2. Jerzy Wawro, Uczymy programować się w Pythonie. Otwarty podręcznik programowania, 2017, dostępny online: https://elearning.otwartaedukacja.pl/pluginfile.php/218/mod_resource/content/5/pyprog.pdf
Więcej informacji
Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb: